Agent Components
Theo: https://www.promptingguide.ai/agents/components
Các tác nhân đòi hỏi 3 năng lực cơ bản để xử lý hiệu quả các nhiệm vụ phức tạp: khả năng lập kế hoạch, sử dụng công cụ, và quản lý bộ nhớ. Hãy cùng tìm hiểu cách các thành phần này hoạt động cùng nhau để tạo ra các tác nhân AI có chức năng.

Lập kế hoạch: Bộ não của tác nhân
Cốt lõi của bất kỳ tác nhân AI hiệu quả nào là khả năng lập kế hoạch, được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Các LLM hiện đại cho phép một số chức năng lập kế hoạch quan trọng:
Phân tích nhiệm vụ thông qua suy luận chuỗi suy nghĩ
Tự phản ánh về các hành động và thông tin trong quá khứ
Học tập thích ứng để cải thiện các quyết định trong tương lai
Phân tích có phản biện tiến độ hiện tại
Mặc dù khả năng lập kế hoạch của LLM hiện tại chưa hoàn hảo, nhưng chúng rất cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ. Nếu không có khả năng lập kế hoạch mạnh mẽ, một tác nhân không thể tự động hóa hiệu quả các tác vụ phức tạp, điều này làm mất đi mục đích chính của nó.
Sử dụng công cụ: Mở rộng khả năng của tác nhân
Thành phần quan trọng thứ hai là khả năng tương tác của tác nhân với các công cụ bên ngoài. Một tác nhân được thiết kế tốt không chỉ phải có quyền truy cập vào nhiều công cụ khác nhau mà còn phải hiểu khi nào và cách sử dụng chúng một cách phù hợp. Các công cụ phổ biến bao gồm:
Trình thông dịch mã và môi trường thực thi
Tiện ích tìm kiếm và thu thập dữ liệu trên web
Máy tính toán học
Hệ thống tạo hình ảnh
Các công cụ này cho phép tác nhân thực hiện các hành động đã lên kế hoạch, biến các chiến lược trừu tượng thành kết quả cụ thể. Khả năng hiểu được lựa chọn công cụ và thời điểm của LLM là rất quan trọng để xử lý các tác vụ phức tạp một cách hiệu quả.
Hệ thống bộ nhớ: Lưu giữ và sử dụng thông tin
Thành phần thiết yếu thứ ba là quản lý bộ nhớ, có hai dạng chính:
Bộ nhớ (làm việc) ngắn hạn
Hoạt động như một bộ nhớ đệm cho ngữ cảnh tức thời
Cho phép học tập theo ngữ cảnh
Đủ cho việc hoàn thành hầu hết các nhiệm vụ
Giúp duy trì tính liên tục trong quá trình lặp lại nhiệm vụ
Bộ nhớ dài hạn
Được triển khai thông qua các kho lưu trữ vectơ bên ngoài
Cho phép truy xuất nhanh chóng thông tin lịch sử
Có giá trị cho việc hoàn thành nhiệm vụ trong tương lai
Ít được triển khai hơn nhưng có khả năng rất quan trọng cho các phát triển trong tương lai
Hệ thống bộ nhớ cho phép các tác nhân lưu trữ và truy xuất thông tin thu thập được từ các công cụ bên ngoài, cho phép cải tiến liên tục và xây dựng dựa trên kiến thức trước đó.
Sự đồng vận giữa khả năng lập kế hoạch, sử dụng công cụ và hệ thống bộ nhớ tạo nên nền tảng cho các tác nhân AI hiệu quả. Mặc dù mỗi thành phần đều có những hạn chế hiện tại, việc hiểu rõ các khả năng cốt lõi này là rất quan trọng để phát triển và làm việc với các tác nhân AI. Khi công nghệ phát triển, chúng ta có thể thấy các loại bộ nhớ và khả năng mới xuất hiện, nhưng ba trụ cột này có thể sẽ vẫn là nền tảng cơ bản cho kiến trúc tác nhân AI.
Về ‘Các tác nhân’ ………. Phần trước ………. Phần tiếp theo
Tác giả: admin
Ý kiến bạn đọc
Những tin cũ hơn
Trang Web này được thành lập theo Quyết định số 142/QĐ-HH do Chủ tịch Hiệp hội các trường đại học, cao đẳng Việt Nam – AVU&C (Association of Vietnam Universities and Colleges), GS.TS. Trần Hồng Quân ký ngày 16/09/2019, ngay trước thềm của Hội thảo ‘Xây dựng và khai thác tài nguyên giáo dục mở’ do 5...
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Các tác nhân. Các thành phần của tác nhân
Hội thảo ‘Xây dựng nhà trường số dựa trên nền tảng năng lực số và ứng dụng công nghệ 4.0, AI’ tại Trường Cao đẳng Công nghệ - Năng lượng Khánh Hòa, 24/11/2025
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Các tác nhân. Giới thiệu các tác nhân AI
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Các tác nhân
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc bằng đồ họa
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc CoT Đa phương thức
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Phản xạ
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)
Các bài toàn văn cho tới hết năm 2024
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
Bộ các tài liệu hướng dẫn của UNESCO cho các chính phủ và cơ sở để triển khai Khuyến nghị Tài nguyên Giáo dục Mở
Hướng dẫn thực hành về Giáo dục Mở cho các học giả: Hiện đại hóa giáo dục đại học thông qua các thực hành Giáo dục Mở (dựa trên Khung OpenEdu)
Chứng chỉ Creative Commons cho các nhà giáo dục, thủ thư hàn lâm, và văn hóa mở
Các mô hình bền vững Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) - Tổng hợp
ORCID - Quy trình làm việc
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Europeana - mô hình mẫu về hệ thống liên thông, Dữ liệu Mở (Liên kết) và dữ liệu FAIR của OpenGLAM/Văn hóa Mở
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
‘Bộ công cụ Khoa học Mở của UNESCO’ - Các bản dịch sang tiếng Việt
Định nghĩa các khái niệm liên quan tới Khoa học Mở
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
‘ĐÁNH DẤU KHÓA HỌC MỞ VÀ KHAM ĐƯỢC: CÁC THỰC HÀNH TỐT NHẤT VÀ CÁC TRƯỜNG HỢP ĐIỂN HÌNH’ - VÀI THÔNG TIN HỮU ÍCH
Khóa học cơ bản về Dữ liệu Mở trong chương trình học tập điện tử trên Cổng Dữ liệu châu Âu